db <- 6
valueBox(db, icon="fa-database", color = "primary")
6
| ### Linhas de Código |
r t <- 708 valueBox(t, icon="fa-pencil", color = "secondary") |
| 708 |
r <- 391705
valueBox(r, icon="fa-server", color = "primary")
391705
| ### Evolução da 1ª fase |
r c <- 90 gauge(c, min= 0, max = 100, gaugeSectors(success = c(76,100), warning = c(36, 75), danger = c(0,35))) |
{=html} <div id="htmlwidget-4d698a01c3edcf66bc77" style="width:672px;height:480px;" class="gauge html-widget"></div> <script type="application/json" data-for="htmlwidget-4d698a01c3edcf66bc77">{"x":{"value":90,"min":0,"max":100,"customSectors":[{"lo":76,"hi":100,"color":"success"},{"lo":36,"hi":75,"color":"warning"},{"lo":0,"hi":35,"color":"danger"}],"symbol":null,"label":null,"humanFriendly":true,"humanFriendlyDecimal":1,"href":null},"evals":[],"jsHooks":[]}</script> |
| Column {data-width=600} |
Os gráficos apresentados aqui são uma exploração de bases de dados extraídas do SIAFEM e do SIAFE-Rio com execução orçamentária e financeira do Estado do Rio de Janeiro de 1999 a 2020.
O objetivo da primeira fase é gerar gráficos com as séries históricas de:
Receita
Despesa
Grupos de Gasto
Grupos de Despesa e
Funções.
Essas escolhas partem do Painel SUPOR (ao lado).
Numa segunda fase espera-se integrar bases de dados do IBGE e bases com a execução orçamentária da União e do Estado São Paulo. À medida que as bases sejam depuradas e harmonizadas será possível ampliar o número de visualizações e será possível aprofundar as análises.
Capturado em 02/07/2021
Receita e Despesa: Extrações SIG(SIAFEM) e Flexvision(SIAFE)
PIB-RJ: IBGE
Agradecimentos especiais ao Marcão pelas bases e pelas dicas.
renderPlotly(
ggplot(rec_df2, aes(x=Exercicio, y=Valor, group=Tipo)) +
geom_line(aes(color=Tipo, linetype=Tipo))+
# geom_point(aes(color=Tipo))+
scale_color_brewer(palette="Dark2")+
labs(#title = "Receita Inicial e Receita Realizada",
caption = "Fontes: SIAFEM, SIAFE e IBGE",
x = "Exercicios (1999 a 2020)",
y = "Receita (em Bilhões)",
colour = "Tipo")+
theme(legend.position="bottom")+
scale_linetype_manual(values=c("dotted", "dotted", "solid", "solid"))+
scale_y_continuous(
breaks = seq(0, 110, 20),
minor_breaks = NULL
)
)
renderPlotly(
ggplot(desp_df2, aes(x=Exercicio, y=Valor, group=Tipo)) +
geom_line(aes(color=Tipo, linetype=Tipo))+
# geom_point(aes(color=Tipo))+
scale_color_brewer(palette="Dark2")+
labs(#title = "Dotação Inicial e Despesa Liquidada",
caption = "Fontes: SIAFEM e SIAFE",
x = "Exercicios (1999 a 2020)",
y = "Despesa (em Bilhões)",
colour = "Tipo")+
theme(legend.position="bottom")+
scale_linetype_manual(values=c("solid", "solid","dotted"))+
scale_y_continuous(
breaks = seq(0, 110, 20),
minor_breaks = NULL
)
)
Receita e Despesa: Extrações SIG(SIAFEM) e Flexvision(SIAFE)
PIB-RJ: IBGE
Agradecimentos especiais ao Marcão pelas bases e pelas dicas.
Receita e Despesa: Os valores são apresentados em bilhões de reais (/1.000.000.000)
PIB-RJ: Os valores foram normalizados ficar na mesma escala (/10.000.000) e permitir a comparação do comportamento. Sendo assim, não representam o PIB real.
Os percentuais de realização são calculados realizado/inicial e liquidado/inicial, respectivamente. Os valores também foram normalizados para ficar na mesma escala.
renderPlotly(
# Plota Grupos de Gasto
ggplot(gg_df2, aes(x=Exercicio, y=Dotacao_Inicial, group=GG)) +
geom_line(aes(color=GG, linetype=GG))+
# geom_point(aes(color=GG))+
scale_color_brewer(palette="Dark2")+
labs(#title = "GG por Dotação Inicial",
x = "Exercicios (1999 a 2020)",
y = "Despesa (em Bilhões)",
colour = "GG")+
theme(legend.position="bottom")
)
renderPlotly(
ggplot(ggl1_df2, aes(x=Exercicio, y=Rel_L1xOutros, group=GG)) +
geom_line(aes(color=GG, linetype=GG))+
# geom_point(aes(color=GG))+
scale_color_brewer(palette="Dark2")+
labs(#title = "GG-L1 x Outros GG",
x = "Exercicios (2001 a 2020)",
y = "Percentual",
colour = "GG")+
theme(legend.position="bottom")
)
renderPlotly(
# Plota Grupos de Despesa
ggplot(gd_df2, aes(x=Exercicio, y=Dotacao_Inicial, group=GD)) +
geom_line(aes(color=GD, linetype=GD))+
# geom_point(aes(color=GD))+
scale_color_brewer(palette="Dark2")+
labs(#title = "GD por Dotação Inicial",
x = "Exercicios (1999 a 2020)",
y = "Despesa (em Bilhões)",
colour = "GD")+
theme(legend.position="bottom") +
scale_y_continuous(
breaks = seq(0, 100, 10),
minor_breaks = NULL)
)
# Create data:
dataGD <- data.frame(
year=gd_df2$Exercicio,
name=gd_df2$GD,
value=gd_df2$Dotacao_Inicial
)
cores <- c("#1B9E77", "#D95F02", "#7570B3", "#E7298A", "#66A61E", "#E6AB02", "#A6761D", "gray40", "black")
# Stream graph with a legend
GDstream <- streamgraph(dataGD, key="name",
value="value", offset = "expand", date="year",
height="200px", width="800px"
) %>%
sg_axis_x(2, "year", "%Y") %>%
sg_fill_tableau(cores) %>%
sg_legend(show=TRUE, label="Grupo de Despesa: ")
## Warning in if (palette %in% c("tableau20", "tableau10medium", "gray5",
## "colorblind10", : a condição tem comprimento > 1 e somente o primeiro
## elemento será usado
## Warning in sg_fill_tableau(., cores): 'palette' value is not a valid Tableau
## discrete color scale, using streamgraph defaults
GDstream
## Warning in widget_html(name = class(x)[1], package = attr(x, "package"), :
## streamgraph_html returned an object of class `list` instead of a
## `shiny.tag`.
Rascunho
# Plota streamgraph Funções
# Create data:
dataFunc <- data.frame(
year=func_df$Exercicio,
name=func_df$TitFunc,
value=func_df$Dotacao_Inicial
)
cores <- c("#1B9E77", "#D95F02", "#7570B3", "#E7298A", "#66A61E", "#E6AB02", "#A6761D", "gray40", "black")
# Stream graph with a legend
FuncStream <- streamgraph(dataFunc, key="name",
value="value", offset = "expand", date="year",
height="200px", width="800px") %>%
sg_axis_x(2, "year", "%Y") %>%
sg_fill_tableau(cores) %>%
sg_legend(show=TRUE, label="Função: ")
## Warning in if (palette %in% c("tableau20", "tableau10medium", "gray5",
## "colorblind10", : a condição tem comprimento > 1 e somente o primeiro
## elemento será usado
## Warning in sg_fill_tableau(., cores): 'palette' value is not a valid Tableau
## discrete color scale, using streamgraph defaults
FuncStream
## Warning in widget_html(name = class(x)[1], package = attr(x, "package"), :
## streamgraph_html returned an object of class `list` instead of a
## `shiny.tag`.
Receita e Despesa: Os valores são apresentados em bilhões de reais (/1.000.000.000)
PIB-RJ: Os valores foram normalizados ficar na mesma escala (/10.000.000) e permitir a comparação do comportamento. Sendo assim, não representam o PIB real.
Os percentuais de realização são calculados realizado/inicial e liquidado/inicial, respectivamente. Os valores também foram normalizados para ficar na mesma escala.
Receita e Despesa: Extrações SIG(SIAFEM) e Flexvision(SIAFE). Agradecimentos especiais ao Marcão pelas bases e pelas dicas.
PIB-RJ: IBGE-PIB dos Municípios
Receita e Despesa de São Paulo: SIAFEM-SP - Despesa Inicial x Despesa Liquidada e Execução Orçamentária e Financeira - Despesa
Em português:
– Dashboard Básico em R - vídeo
– Dashboard Avançado em R - Quase todos os recursos utilizados neste dashboard vem desse vídeo da Ana Carolina Dias.
– Workshop sobre o livro Storytelling com Dados" - também com a Ana Carolina Dias: Parte 1, Parte 2, Parte 3 e Parte 4.
Em inglês:
– Datacamp - Data Scientist with R - pago
– R for Data Science - gratuito - curso elaborado pelo criador do Tidyverse.
– Tidyverse - site oficial com muitos tutoriais.